2023.6.7 squeeze関数【torch】

サイズが「1」の次元は無くてもテンソルの構造を保持できるので、不要と考えることができる。これはsize()関数で確認すると分かり易い。

引数無しの場合

引数無しで利用すると、不要と判断される次元を全て削除する。

code:python

import torch

print(x, ':', x.size())

x0 = x.squeeze()

print(x0, ':', x0.size())

結果

code:python

tensor(1) : torch.Size([])

xは１次元のテンソルであるが、の要素数は１なので、次元数をもたなくても表現できる。

２つの要素をもつ１次元テンソルに対して同じ操作を施す。

code:python

print(x, ':', x.size())

x0 = x.squeeze()

print(x0, ':', x0.size())

結果

code:python

構造を維持するために、次元は削除されない。

２つの要素を持つ２次元テンソルだとどうなるだろうか。

code:python

print(x, ':', x.size())

x0 = x.squeeze()

print(x0, ':', x0.size())

結果

code:python

不要な次元（＝サイズが1の次元）をカットしていることが確認できる。

複雑な例として、1×2×1×3×1のサイズで構成されるテンソルの場合を見てみよう。サイズが1の次元は不要なので、

code:python

print(x, ':', x.size())

x0 = x.squeeze()

print(x0, ':', x0.size())

結果

code:python

こんな感じに、1×2×1×3×1 は2×3のテンソルに低次元化される。

引数で削減する次元を指定する

引数で指定した次元が不要であれば削減してくれる。

code:python

x0 = x.squeeze(2)

print(x0, ':', x0.size())

1×2×1×3×1の真ん中の「1」を削除してみる。

code:python

できた。

指定した次元が必要であれば、何もしない。

code:python

print(x, ':', x.size())

x0 = x.squeeze(1)

print(x0, ':', x0.size())

結果

code:python

以上